SyncTrain：让 iPhone 终于能用上 Syncthing 的开源客户端

用了这么多年 [[Syncthing]]，一直有一个痛点——iOS 上始终没有一个真正好用的客户端。之前用过 [[Möbius Sync]]，说实话体验相当一般，本质上就是把 Syncthing 的 Web UI 包了一层壳，收费不说，功能也受限。直到最近发现了 SyncTrain 这个项目，试用之后只想说：iOS 上的 Syncthing 体验终于像样了。 SyncTrain 是什么 SyncTrain（在 GitHub 上叫 Sushitrain）是一款原生的 iOS 和 macOS [[Syncthing]] 客户端，由荷兰开发者 Tomm Read more ...

2026-03-22 syncthing , ios , sync , open-source , self-hosted , file-sync , synctrain

Obsidian CLI 来了：从终端操控你的知识库

我用 [[Obsidian]] 管理笔记库已经好几年了，日记、技术笔记、读书摘录、项目文档全部塞在里面。但有一个事情一直让我觉得别扭——每次想在终端里快速记个想法，或者用脚本批量处理笔记的时候，都得绕一大圈。直接改 Markdown 文件虽然可以，但双链不会更新，属性不会同步到索引，改完还得回到 Obsidian 里手动刷新才能看到变化。这种”从后门溜进去”的感觉总是让人不太放心。 2026 年 2 月 27 日，[[Obsidian]] 1.12.4 正式发布，带来了官方的命令行界面（CLI）。这一次，前门终于打开了。 Obsidian CLI 是 Read more ...

2026-03-21 obsidian , cli , automation , productivity , knowledge-management

用 Claude Code 的 Remote Control 和 Channels 从手机和聊天软件操控你的终端

我平时写代码基本离不开 [[Claude Code]]，但有一个场景一直让我觉得不方便：电脑上跑着一个长任务，人已经离开工位了，想用手机看看进度或者追加一句指令，做不到。最近 Anthropic 连续发布了两个功能，把这个问题解决得相当干净——Remote Control 让你从手机浏览器或 Claude App 直接接管本地会话，Channels 则更进一步，让你通过 [[Telegram]] 或 [[Discord]] 给 Claude Code 发消息，它收到后在本地执行并把结果回复到聊天里。 Channels 这个功能是 Claude Co Read more ...

2026-03-20 claude-code , remote-control , discord , telegram , ai , anthropic

我 Vibe Coding 了一个日本看房神器：BukkenAI

最近在东京认真找房子，每次拿到一个物件地址，我都要重复做同样一套操作：打开 [[Google Maps]] 搜地址，确认大概位置；找最近的车站，看步行距离；切到 Yahoo 地图查灾害风险图；再搜一圈附近有没有超市、医院、药局。做完一遍下来，十几分钟就过去了，物件多的时候，这些重复的信息收集工作比看房本身还累。某天做完第 N 遍之后，我决定干脆自己做一个工具，输入地址，全部自动搞定。这就是 BukkenAI 的起点。 看房人的重复劳动 日本的看房信息通常只有地址和最近车站，缺乏对”周边生活环境”的系统性描述，不同平台的信息分散，每次都要自己东拼西凑。 Read more ...

2026-03-19 vibe-coding , japan , real-estate , side-project , ai , nextjs , fastapi

Entire：让 AI 编程会话成为 Git 历史的一部分

最近在使用 [[Claude Code]] 做项目的时候，遇到了一个反复让我头疼的问题：每次开新会话，AI 对上一次为什么这样写代码、选择这个架构、为什么放弃了某个方案，完全没有记忆。代码变更留在 Git 历史里，但那些和 AI 的对话、推理过程、权衡讨论，全部随着会话关闭而消失了。 直到我发现了 [[Entire]] 这个工具，才意识到这个问题是可以从根本上被解决的。 代码有版本，推理没有版本 我们已经习惯了用 Git 管理代码的每一次变化，git blame 可以告诉你某一行代码是谁在什么时间写的，git log 可以追溯整个演进历史。但这 Read more ...

2026-03-18 git , ai-coding , claude-code , developer-tools , entire

Atuin：用数据库替换 Shell 历史，跨设备同步不再是难题

在用了十几年命令行之后，我越来越觉得 Shell 历史是个被严重低估的功能。每次换机器、重装系统，那些积累了多年的命令历史就这么消失了。更让人抓狂的是，明明记得自己用过某个复杂的 ffmpeg 转码命令，或者某个 kubectl 调试命令，但就是死活想不起来完整参数。 直到发现了 [[Atuin]]，这个问题才算真正解决。 Atuin 是什么 [[Atuin]] 是一个开源的 Shell 历史增强工具，GitHub 上已经获得了接近三万颗星。它最核心的思路是：把传统的纯文本 ~/.bash_history 替换成一个 SQLite 数据库，在存 Read more ...

2026-03-18 shell , terminal , productivity , atuin , cli

Ghostty 终端配置技巧：从入门到舒适

从 Warp 切换到了 [[Ghostty]]，理由非常简单，我使用 atuin 来同步 Shell 历史，但是 Warp 不支持，外加上 Ghostty 自带 Metal GPU 加速渲染、原生 macOS AppKit 构建、启动飞快，可以让 AI 以纯文本方式配置，就果断切换了。 让 Claude Code 给了一些初始化设置之后一直用到现在，积累了一些配置心得，整理成文。 Ghostty 是什么 Ghostty 是 HashiCorp 联合创始人 Mitchell Hashimoto 开发的开源终端模拟器。用 Zig 语言编写，macOS Read more ...

2026-03-17 ghostty , terminal , macos , cli , productivity

GitNexus：把你的代码库变成 AI 能读懂的知识图谱

用 AI 写代码这件事，大家都已经习惯了。但一个尴尬的现实是：AI 在修改代码的时候，经常不知道自己改的那个函数被多少地方调用、改完之后会不会连锁反应把别的功能搞崩。这不是 AI 模型不够聪明，而是它看不到代码库的全貌——依赖关系、调用链路、执行流程，这些结构性的信息在普通的文件搜索里是丢失的。如果我们仔细观察过 AI 检索调用的中间过程就会发现大部分情况下是在进行关键字过滤，这样会浪费大量的 Token。 [[GitNexus]] 就是为了解决这个问题而生的。它把你的代码仓库索引成一张知识图谱，然后通过 [[MCP]]（Model Context P Read more ...

2026-03-16 gitnexus , knowledge-graph , mcp , claude-code , code-intelligence , ai-coding , open-source

Clawalytics：给你的 OpenClaw 花费装上一个仪表盘

自从安装使用 OpenClaw 之后，我一直没有找到一个好办法直接在 OpenClaw 里追踪 Token 的消耗情况。虽然我日常主要用的是月订阅套餐，但偶尔为了测试一些新模型或者跑特定任务，还是会走 API 调用。这部分花费是按量计费的，用多少扣多少，如果不注意很容易超额。之前也试过在 Anthropic 控制台手动查 Usage，但那个粒度太粗了，根本看不出来钱到底花在了哪些项目、哪些模型上。直到最近发现了 [[Clawalytics]] 这个项目，通过它的可视化仪表盘查看 Token 消耗的详细数据，才终于有了一种”心里有底”的感觉。 Cla Read more ...

2026-03-15 clawalytics , claude-code , openclaw , ai-cost , token-tracking , open-source

我购买了 Sony WH-1000XM6

我的第一代 [[Sony WH-1000XM]] 终于在陪伴了我将近七年之后光荣退役了——准确地说，是左耳彻底不出声了。耳罩虽然还算完整，充电也正常，就是左边悄无声息地沉默了。单边失声的降噪耳机拿来当装饰品实在是太可惜，就这样，我的 XM1 结束了它漫长的使命。 我与 Sony 降噪耳机的渊源 说来惭愧，我是一个相当念旧的人，在耳机这件事上尤其如此。 第一次接触 [[Sony WH-1000XM]] 是很多年前，那时候降噪耳机还是一个比较新鲜的概念。当时也对比过 [[Bose QC35]]，两者各有优劣，Bose 的降噪一度被认为是行业标杆，但索尼 Read more ...

2026-03-01 sony , headphone , noise-cancelling , wh-1000xm6 , 耳机 , 降噪 , audio , 日本购物

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  • Headroom：让 AI Agent 少花冤枉钱的上下文压缩工具 最近一段时间我在深度使用 [[Claude Code]] 做开发工作，用得越多，账单就越触目惊心。一次稍微复杂一点的任务，比如让它读取几个文件、搜索一下代码、跑一下测试，轻轻松松就能烧掉超过 100K 的 Token。更让人无奈的是，这 100K 里面有相当大一部分是重复冗余的内容——工具调用的输出、日志、搜索结果，它们被原封不动地塞进上下文，再一次次地发给模型，而模型其实只需要其中很小一部分关键信息。
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  • 用 New API 打造个人 AI 网关：统一管理所有大语言模型接口 这段时间我同时用着好几个大语言模型服务：日常写作和代码靠 [[Claude]]，轻量任务交给 [[Codex]]，搜索增强用 [[Antigravity]]，还有几个本地跑着 [[Ollama]] 的小模型供离线场景使用。每个平台各自的 API Key 散落在项目环境变量里，月底要去好几个后台分别对账，想横向对比两个模型的输出还得打开不同的网页或客户端来回切换，很费事。